Bir kedinin beyin hücrelerinin nasıl çalıştığını taklit eden elektronik cihazlar, bir güne kadar bilgisayarların insanlara daha fazla bilgi edinmesine ve tanımasına izin verebilir.
Araştırmacılar, bu tür beyin benzeri cihazlar daha karmaşık kararlar alabilmekte ve geleneksel bilgisayarların yapabileceğinden daha fazla görevi aynı anda gerçekleştirebilmektedir.
Michigan Üniversitesi'nde bilgisayar mühendisi olan araştırmacı Wei Lu, “Bir bilgisayarı doğanın beyin oluşturduğu şekilde yapıyoruz” diyor.
Mikroçipler tipik olarak, esas olarak, ikili rakamlar veya 0 ve 1 bitleri olarak verileri temsil etmek için açılıp kapanabilen anahtarlar olan transistörlere dayanır.
Michigan Üniversitesinde araştırmacıların geliştirdiği cihazlar bunun yerine “memrisörler” kullanıyor. Bu devre elemanları, diğerlerinin aksine, geçmişlerinin hatıralarını taşırlar: Cihaza voltajı kapattığınızda, hatırlatıcılar ne kadar önceden ve ne kadar süre uygulandığını hatırlar.
Memetleyicilerin doğası, onları beyin hücrelerini veya nöronları birbirine bağlayan sinapslar gibi hareket etmelerini sağlar. Sinapslar, binlerce nöronu birbirine bağlayan yollar oluşturabilen yeniden yapılandırılabilir anahtarlar ve memrisörler gibi görev yaparlar, nöronlardan aldıkları elektrik sinyallerinin gücüne ve zamanlamasına dayanarak bu yolları hatırlarlar.
Dünyanın en sofistike süper bilgisayarlarından biri - Lawrence Livermore Ulusal Laboratuvarı'ndaki Dawn, bir kedi beyninin ölçeğini aşan 1 milyar nöron ve 10 trilyon sinapsu simüle edebilir. Yine de, bir milyon watt elektriğe ihtiyaç duyan 140.000'den fazla merkezi işlem ünitesine sahip büyük bir makine ve hala bir kedinin beyninden 100 ila 1000 kat daha yavaş performans gösteriyor.
Geleneksel bir bilgisayarda, mantık ve bellek elemanları devrenin farklı bölümlerinde bulunur ve her eleman sadece devre içindeki birkaç komşuya bağlanır. Sonuç olarak, konvansiyonel bilgisayarlar lineer bir şekilde çalışırlar, hatlar doğrultusunda, sınırlı değişkenlerle nispeten basit görevleri yerine getirmede mükemmel hale getirirler.
Çoklugörev
Diğer taraftan beyin, aynı anda veya paralel olarak birçok işlemi gerçekleştirebilir. Bu bir anda bir yüzü tanımamızı sağlar, ancak bir süper bilgisayar bile çok daha uzun sürer ve denemede daha fazla enerji tüketir.
Lu, beyni taklit etmek için geleneksel devreleri birbirine bağlamak için memeleri kullanmıştır.
“Fikir, geleneksel bilgisayarlara kıyasla tamamen farklı bir paradigma kullanmak” dedi.
İki nöron ve bir sinaps taklit eden iki elektronik devreyi bir anımsatıcıyla birbirine bağlayan Lu ve meslektaşları tarafından tasarlanan sistem, "başak zamanlamasına bağlı plastisite" nin ezoterik adıyla bir hafıza ve öğrenme sürecine girebilir. Bu, nöronlar arasındaki bağlantıların birbirlerine göre uyarıldıklarında daha güçlü hale gelme yeteneğini ifade eder ve memeli beyinlerinde hafıza ve öğrenme için temel olduğu düşünülür.
Spesifik olarak, araştırmacılar, sistemlerine uyguladıkları voltajın süresini ve sırasını, elektriksel iletkenliğinin seviyesini yavaş yavaş arttırmak veya azaltmak için değiştirebileceklerini göstermişlerdir.
Lu, “Beynimizde, sinaps iletkenliğindeki benzer değişiklikler esasen uzun süreli belleğe yol açıyor” dedi.
Bilim adamları, bir kedi gibi akıllı bir elektrik beynine yönelmeyi hedefliyor - örneğin, her seferinde bir kanepe taşınsa bile, zamanın sonunda mobilyalarla dolu bir evde ön kapıdan kanepeye kadar en kısa rotayı belirleyebilen biri..
Lu, “Savunma Bakanlığı'nın, bu tür akıllı bilgisayarları silahlara veya insansız uçaklara insansızlaştırıcı araçlara yerleştirmekle ilgilenebileceğini hayal edebiliyorum, böylece görüntüleri doğrudan denetleyicilere aktarmaya ve komutları beklemeye gerek kalmadan karar verebilecekler” dedi.
Lu, bir sonraki adım yüzlerce yapay nöron ve memristor sinaps ile daha büyük bir sistem inşa etmektir. Nihai hedef, iki litrelik bir soda şişesi büyüklüğünde bir makinede süper bilgisayarın gelişmişliğini elde etmektir.
Lu, TechNewsDaily'ye “Elektronik bileşenler kullanan bir beyin-benzeri bilgisayar kurmak - transistörler ve memristerler yapmak mümkün” dedi.
Sadece süper bilgisayarlar fayda sağlamaz
Beyinler gibi davranan bilgisayarların yanı sıra, memristler geleneksel bilgisayarların Moore Yasasına ayak uydurmaya devam edebilmelerine yardımcı olabilir, ki bu da hesaplama gücünün her iki yılda bir ikiye katlanması gerektiğini belirtir.
Nature dergisinin 8 Nisan sayısında ortaya çıkan araştırmada, Hewlett-Packard Laboratories'deki araştırmacılar, hatırlatıcıların hesaplamalar yapabileceğini, yani mantıksal işlevlerin, verilerin depolandığı yongalarda yer alabileceğini ve özel bir merkezi işlem biriminde ayrılmak yerine gerçekleştirebileceğini gösterdi. mevcut uygulamada olduğu gibi.
Diğer bir deyişle, hesaplama gücünde gelecekteki artışlar ham işlemci hızındaki bir artıştan kaynaklanamayabilir, ancak "bunun yerine bilgisayar verimliliği artışından", dedi.
Lu ve meslektaşları, derginin Nisan sayısında bulgularını ayrıntılandıracaklar Nano Harfler.